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基于肌电小波关联维的下肢关节角度预测方法
- 专利权人:
- 杭州电子科技大学
- 发明人:
- 席旭刚,王力鹏,王俊宏,石鹏,袁长敏,杨晨,章燕
- 申请号：
- CN201811603026.X
- 公开号：
- CN109498370A
- 申请日:
- 2018.26.12
- 申请国别(地区):
- CN
- 年份:
- 2019
- 代理人:
- 摘要：
- 本发明涉及一种基于肌电小波关联维的下肢关节角度预测方法。首先,从人体下肢的相关肌肉组上采集表面肌电信号,运用能量阈值确定表面肌电信号的动作信号段。对动作信号段的表面肌电信号进行小波降噪得到有效表面肌电信号。然后将有效表面肌电信号进行小波多尺度分解,提取每一层的低频系数,再对每一层低频系数计算关联维。结合低频系数和关联维数计算有效肌电信号的小波关联维系数特征,将这一特征作为预测网络的输入。先将提取到的肌电信号分为训练集与测试集,按上述方法提取特征。训练集训练好网络之后,使用测试集验证预测准确率。实验结果表明,该方法获得了较高的人体下肢运动膝关节角度预测率,预测结果优于其它预测方法。
- 来源网站：
- 中国工程科技知识中心
- 来源网址：
- http://www.ckcest.cn/home/
